package com.yjz.aiagent.app;

import com.yjz.aiagent.advisor.MyLoggerAdvisor;
import com.yjz.aiagent.chatMemory.FileBasedChatMemory;
import com.yjz.aiagent.rag.QueryRewriter;
import jakarta.annotation.Resource;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.MessageChatMemoryAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.QuestionAnswerAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.api.Advisor;
import org.springframework.ai.chat.memory.ChatMemory;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatModel;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatResponse;
import org.springframework.ai.tool.ToolCallback;
import org.springframework.ai.tool.ToolCallbackProvider;
import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.List;

import static org.springframework.ai.chat.client.advisor.AbstractChatMemoryAdvisor.CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY;
import static org.springframework.ai.chat.client.advisor.AbstractChatMemoryAdvisor.CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY;

/**
 * @author YJZ
 */
@Component
@Slf4j
public class LoveApp {


    private final ChatClient chatClient;

    private static final String SYSTEM_PROMPT = "扮演深耕恋爱心理领域的专家。开场向用户表明身份，告知用户可倾诉恋爱难题。" +
            "围绕单身、恋爱、已婚三种状态提问：单身状态询问社交圈拓展及追求心仪对象的困扰；" +
            "恋爱状态询问沟通、习惯差异引发的矛盾；已婚状态询问家庭责任与亲属关系处理的问题。" +
            "引导用户详述事情经过、对方反应及自身想法，以便给出专属解决方案。";

    // 注入制定的大模型
    // 使用构造函数的方式初始化ai的客户端
    public LoveApp(ChatModel dashscopeChatModel) {
        // 初始化基于文件的对话记忆
        String fileDir = System.getProperty("user.dir") + "/tmp/chat-memory";
        ChatMemory chatMemory = new FileBasedChatMemory(fileDir);

        /*//初始化基于内存的对话记忆
        ChatMemory chatMemory = new InMemoryChatMemory();*/
        chatClient = ChatClient.builder(dashscopeChatModel)
                // 自定系统映射
                .defaultSystem(SYSTEM_PROMPT)
                // 制定拦截器
                .defaultAdvisors(
                        new MessageChatMemoryAdvisor(chatMemory),
                        // 自定义拦截器
                        new MyLoggerAdvisor()
                        // 自定义拦截器  这里的拦截器会输入两遍，会将token翻倍，成本变大
                        /*,new ReReadingAdvisor()*/
                )
                .build();
    }

    // ai对话的方法
    public String doChat(String message,String chatId){
        ChatResponse chatResponse = chatClient
                .prompt()
                .user(message)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        // 下面的这个参数是指定的历史参数的上下文
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                .call()
                .chatResponse();
        String text = chatResponse.getResult().getOutput().getText();
        log.info("text:{}",text);
        return text;
    }

    // Record 类不能扩展其他类，并且其成员变量默认为 final 和私有的，不允许对它们进行修改
    // java 16 新特性 以下就是定义了一个类 这个类只有get  toString hashCode equals 方法 没有set方法
    record LoveReport(String title, List<String> suggestions) {
    }


    // ai对话的方法  实现报告功能 + 结构化输出
    public LoveReport doChatWithResPort(String message,String chatId){
        LoveReport loveReport = chatClient
                .prompt()
                .system(SYSTEM_PROMPT + "每次对话后都要生成恋爱结果，标题为{用户名}的恋爱报告，内容为建议列表")
                .user(message)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        // 下面的这个参数是指定的历史参数的上下文
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                .call()
                .entity(LoveReport.class);

        log.info("loveReport:{}",loveReport);
        return loveReport;
    }


    @Resource
    private VectorStore loveAppVectorStore;

    @Resource
    private Advisor loveAppRagCloudAdvisor;

    @Resource
    private VectorStore pgVectorVectorStore;

    @Resource
    private QueryRewriter queryRewriter;

    /**
     *  和RAG进行对话
     * @param message
     * @param chatId
     * @return
     */
    public String doChatWithRag(String message, String chatId) {
        // 把用户原本的的信息改为 检索信心
        String rewrittenMessage = queryRewriter.doQueryRewrite(message);
        ChatResponse chatResponse = chatClient
                .prompt()
                // 使用改写后的查询重写
                .user(rewrittenMessage)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                // 开启日志，便于观察效果
                .advisors(new MyLoggerAdvisor())
                // 应用知识库问答 ******
                .advisors(new QuestionAnswerAdvisor(loveAppVectorStore))
                //应用基于RAG 检索增强服务（基于云知识库实现）
                //.advisors(loveAppRagCloudAdvisor)
                // 应用基于RAG 检索增强服务（基于PGVector 向量存储实现）
                //.advisors(new QuestionAnswerAdvisor(pgVectorVectorStore))
                // 应用基于RAG 检索增强服务（文档查询器 + 上下文增强）
//                .advisors(
//                        LoveAppRagCustomerAdvisorFactory.createLoveAppRagCustomerAdvisor(
//                                loveAppVectorStore,"单身"
//                        )
//                )
                .call()
                .chatResponse();
        String content = chatResponse.getResult().getOutput().getText();
        log.info("content: {}", content);
        return content;
    }

    // 知识库调用工具能力
    @Resource
    private ToolCallback[] allTools;

    public String doChatWithTools(String message, String chatId) {
        ChatResponse response = chatClient
                .prompt()
                .user(message)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                // 开启日志，便于观察效果
                .advisors(new MyLoggerAdvisor())
                .tools(allTools)
                .call()
                .chatResponse();
        String content = response.getResult().getOutput().getText();
        log.info("content: {}", content);
        return content;
    }


    // MCP 服务会自动的读取MCP-servers.json配置文件 , 从中找到所有的工具，自动注册到这个类上
   @Resource
    private ToolCallbackProvider  toolCallbackProvider;

    /**
     *  使用mcp服务实现工具能力
     * @param message
     * @param chatId
     * @return
     */
    public String doChatWithMcp(String message, String chatId) {
        ChatResponse response = chatClient
                .prompt()
                .user(message)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                // 开启日志，便于观察效果
                .advisors(new MyLoggerAdvisor())
                .tools(toolCallbackProvider)
                .call()
                .chatResponse();
        String content = response.getResult().getOutput().getText();
        log.info("content: {}", content);
        return content;
    }



}



